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Enregistrement W7154493405 · doi:10.1109/smartagrisusy68475.2025.11466868

Zta-Driven Hierarchical Byzantine Consensus for Scalable O-Ran Supply Chain Security

2025· article· W7154493405 sur OpenAlexaff
Ali Mehrban, Hajar Moudoud, Zakaria Abou El Houda

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAccess Control and Trust
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche ScientifiqueUniversité du Québec en Outaouais
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScalabilitySupply chainByzantine fault toleranceKey (lock)Supply chain managementByzantine architecture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Open RAN (O-RAN) multi-vendor interoperability continues to grow at a rapid pace, bringing flexibility and innovation but also increasing the attack surface. This makes O-RAN deployments vulnerable to supply chain infiltration and firmware tampering. Blockchain has emerged as a promising solution to provide an immutable and verifiable audit trail of equipment firmware hashes from manufacturing through deployment. However, conventional blockchain designs rely on all-to-all validator communication, which introduces scalability challenges and increases verification latency. To alleviate this issue, in this paper, we propose a scalable, efficient, and lightweight blockchain-enabled consensus framework, called H-BFT, to ensure supply chain security and attestation in O-RAN environments. H-BFT consists of three modules. The first module is a hierarchical consensus and attestation module that maps ZeroTrust Architecture (ZTA) microsegments (i.e., RU/DU/CU zones, near-real-time RIC clusters, and SMO domains) to validator committees. These committees verify local attestation events and produce concise summaries. The second module is a lightweight leader checkpointing module that periodically aggregates crosssegment digests, so that only compact validations become global, reducing communication and latency overhead. The third module is a blockchain-based audit and integrity enforcement module, where segment-level contracts enforce onboarding and integrity guarantees, and a checkpoint manager maintains consistency across the entire network.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,805
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,289 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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